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Enregistrement W3025037886 · doi:10.3390/s20102807

Hollow-Core Photonic Crystal Fiber Mach–Zehnder Interferometer for Gas Sensing

2020· article· en· W3025037886 sur OpenAlexafffund
Kaveh Nazeri, Farid Ahmed, Vahid Ahsani, Hang-Eun Joe, Colin Bradley, Ehsan Toyserkani, Martin Byung‐Guk Jun

Notice bibliographique

RevueSensors · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Fiber Optic Sensors
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKorea Carbon Capture and Sequestration R and D Center
Mots-clésMach–Zehnder interferometerInterferometryPhotonic-crystal fiberCore (optical fiber)Materials scienceOptical fiberFiberOptoelectronicsOpticsPhotonic crystalPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A novel and compact interferometric refractive index (RI) point sensor is developed using hollow-core photonic crystal fiber (HC-PCF) and experimentally demonstrated for high sensitivity detection and measurement of pure gases. To construct the device, the sensing element fiber (HC-PCF) was placed between two single-mode fibers with airgaps at each side. Great measurement repeatability was shown in the cyclic test for the detection of various gases. The RI sensitivity of 4629 nm/RIU was demonstrated in the RI range of 1.0000347-1.000436 for the sensor with an HC-PCF length of 3.3 mm. The sensitivity of the proposed Mach-Zehnder interferometer (MZI) sensor increases when the length of the sensing element decreases. It is shown that response and recovery times of the proposed sensor inversely change with the length of HC-PCF. Besides, spatial frequency analysis for a wide range of air-gaps revealed information on the number and power distribution of modes. It is shown that the power is mainly carried by two dominant modes in the proposed structure. The proposed sensors have the potential to improve current technology's ability to detect and quantify pure gases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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